大气环境数据共享平台的设计与实现
这是一篇关于共享,全文检索,大气环境,信息资源的论文, 主要内容为随着我国经济、城市建设的快速发展,自2012年以来,复合型大气污染问题越来越突出,突发的大气污染问题越来越严重。为进一步加强大气污染治理,保障人民群众身体健康、促进经济社会可持续发展,党中央、国务院、各级政府部门高度重视,出台了以《大气污染防治行动计划》为首的一系列重要文件,要求“整合大气污染源监测监控系统和数据库,构建市区联动的信息共享平台”。“大气环境数据共享平台”建设了数据集成、信息资源管理、数据服务模块。通过对关系型数据、物联网数据、互联网数据的采集和存储,分类建立环境信息资源目录,并根据资源目录配备全文索引,实现了环境信息资源的统一管理、检索和展现。采集频率低、无法自动采集的数据则通过数据填报的方式手动采集完成。平台可按照环境管理业务要求,从业务维度整理数据资源,创建可对外发布的数据接口和数据目录,方便使用者查询和使用,同时可根据业务管理的具体需求定义各类数据图表服务进行发布。“大气环境数据共享平台”采用JavaEE开发框架实现,利于平台保留现存的信息化资产,支持异构环境,具备良好的稳定性、可用性和可扩展性。平台采用主流的B/S结构,使用Lucene建立全文索引机制,实现对环境数据资源的高效查询,并提供Web service数据服务接口,用户通过接口调用访问平台数据,实现了环境数据共享的统一发布和更新。“大气环境数据共享平台”利用数据填报和集成技术,集成已有的舆情监测、数据交换平台、实时数据总线等系统数据,实现广泛整合各类环境数据资源,形成环境数据的有效集中,为充分挖掘数据价值、支持环境管理决策、环境数据资源演变成一种社会基础设施提供了基础。
基于数据挖掘技术的大气环境预测研究
这是一篇关于大气环境,污染物浓度,数据挖掘,神经网络,预测系统的论文, 主要内容为随着我国环境监测网络覆盖面的深入,各环境监测站点产生并积累了大量的监测数据。这些数据目前只是用来数据查询,数据的潜在价值还没有挖掘出来,因此利用这些历史数据找到大气污染物浓度变化的趋势和规律,并且设计开发大气环境预测系统是十分有必要的。本文对大气环境预测模型展开细致分析和探讨,提出两种大气环境预测模型,分别针对短期(1小时到4天)和中长期(4天到21天)情况下的预测,并在两种预测模型基础上搭建大气环境预测系统,方便用户了解未来大气污染物浓度。本文的主要研究工作有:(1)数据获取与数据预处理。编写网络爬虫脚本从北京市环境保护监测中心获取原始数据,网络爬虫脚本使用HttpClient技术实现模拟浏览器发送请求,使用Jsoup技术完成对网页源码信息的解析。对得到的原始数据使用数据清洗的方法,删除超出正常范围和相互矛盾的数据,使用数据变换的方法,完成不同量级、量纲的归一化。(2)基于多元线性回归的短期预测模型研究。通过优化建模方法、增加输入因子,提出多元线性回归优化模型。通过实验对比,建模方法为逐步线性回归,增加季节因素和其他污染物浓度两个输入因子,能较为准确的预测未来大气污染物浓度并且适用于大气污染物浓度的短期预测。(3)基于遗传神经网络的中长期预测模型研究。针对传统BP神经网络全局搜索能力不足、容易陷入局部最优、训练速度慢等问题,提出BP神经网络与遗传算法相结合并且将遗传算法的交叉概率和变异概率随适应度的变化而变化。经过改进的神经网络局部寻优能力强、擅长全局搜索、训练时间短并且适用于大气污染物浓度的中长期预测。(4)大气环境预测系统的设计与实现。该系统使用jQuery技术和Ajax技术将监测点在地图上展示,并在对应的监测点位置显示未来大气污染物浓度,使用Spring MVC框架实现后台架构设计,将算法模块与系统功能模块结合,完成大气环境预测模块快速计算和直观显示预测结果的功能。
基于数据挖掘技术的大气环境预测研究
这是一篇关于大气环境,污染物浓度,数据挖掘,神经网络,预测系统的论文, 主要内容为随着我国环境监测网络覆盖面的深入,各环境监测站点产生并积累了大量的监测数据。这些数据目前只是用来数据查询,数据的潜在价值还没有挖掘出来,因此利用这些历史数据找到大气污染物浓度变化的趋势和规律,并且设计开发大气环境预测系统是十分有必要的。本文对大气环境预测模型展开细致分析和探讨,提出两种大气环境预测模型,分别针对短期(1小时到4天)和中长期(4天到21天)情况下的预测,并在两种预测模型基础上搭建大气环境预测系统,方便用户了解未来大气污染物浓度。本文的主要研究工作有:(1)数据获取与数据预处理。编写网络爬虫脚本从北京市环境保护监测中心获取原始数据,网络爬虫脚本使用HttpClient技术实现模拟浏览器发送请求,使用Jsoup技术完成对网页源码信息的解析。对得到的原始数据使用数据清洗的方法,删除超出正常范围和相互矛盾的数据,使用数据变换的方法,完成不同量级、量纲的归一化。(2)基于多元线性回归的短期预测模型研究。通过优化建模方法、增加输入因子,提出多元线性回归优化模型。通过实验对比,建模方法为逐步线性回归,增加季节因素和其他污染物浓度两个输入因子,能较为准确的预测未来大气污染物浓度并且适用于大气污染物浓度的短期预测。(3)基于遗传神经网络的中长期预测模型研究。针对传统BP神经网络全局搜索能力不足、容易陷入局部最优、训练速度慢等问题,提出BP神经网络与遗传算法相结合并且将遗传算法的交叉概率和变异概率随适应度的变化而变化。经过改进的神经网络局部寻优能力强、擅长全局搜索、训练时间短并且适用于大气污染物浓度的中长期预测。(4)大气环境预测系统的设计与实现。该系统使用jQuery技术和Ajax技术将监测点在地图上展示,并在对应的监测点位置显示未来大气污染物浓度,使用Spring MVC框架实现后台架构设计,将算法模块与系统功能模块结合,完成大气环境预测模块快速计算和直观显示预测结果的功能。
基于数据挖掘技术的大气环境预测研究
这是一篇关于大气环境,污染物浓度,数据挖掘,神经网络,预测系统的论文, 主要内容为随着我国环境监测网络覆盖面的深入,各环境监测站点产生并积累了大量的监测数据。这些数据目前只是用来数据查询,数据的潜在价值还没有挖掘出来,因此利用这些历史数据找到大气污染物浓度变化的趋势和规律,并且设计开发大气环境预测系统是十分有必要的。本文对大气环境预测模型展开细致分析和探讨,提出两种大气环境预测模型,分别针对短期(1小时到4天)和中长期(4天到21天)情况下的预测,并在两种预测模型基础上搭建大气环境预测系统,方便用户了解未来大气污染物浓度。本文的主要研究工作有:(1)数据获取与数据预处理。编写网络爬虫脚本从北京市环境保护监测中心获取原始数据,网络爬虫脚本使用HttpClient技术实现模拟浏览器发送请求,使用Jsoup技术完成对网页源码信息的解析。对得到的原始数据使用数据清洗的方法,删除超出正常范围和相互矛盾的数据,使用数据变换的方法,完成不同量级、量纲的归一化。(2)基于多元线性回归的短期预测模型研究。通过优化建模方法、增加输入因子,提出多元线性回归优化模型。通过实验对比,建模方法为逐步线性回归,增加季节因素和其他污染物浓度两个输入因子,能较为准确的预测未来大气污染物浓度并且适用于大气污染物浓度的短期预测。(3)基于遗传神经网络的中长期预测模型研究。针对传统BP神经网络全局搜索能力不足、容易陷入局部最优、训练速度慢等问题,提出BP神经网络与遗传算法相结合并且将遗传算法的交叉概率和变异概率随适应度的变化而变化。经过改进的神经网络局部寻优能力强、擅长全局搜索、训练时间短并且适用于大气污染物浓度的中长期预测。(4)大气环境预测系统的设计与实现。该系统使用jQuery技术和Ajax技术将监测点在地图上展示,并在对应的监测点位置显示未来大气污染物浓度,使用Spring MVC框架实现后台架构设计,将算法模块与系统功能模块结合,完成大气环境预测模块快速计算和直观显示预测结果的功能。
大气环境监测预警系统的研究与开发
这是一篇关于大气环境,数据可视化,插值算法,监测,预警的论文, 主要内容为经济的发展使得人民生活水平得到了显著的提升,但工业化、城市化带来的环境污染,尤其是大气环境污染逐渐凸显成为引人关注的重要问题,污染天气的增多、范围的扩大给人们带来的不仅是经济损失,还严重影响了人类的健康乃至生存。为了满足公众对大气环境污染预报预警的需要、响应政府建立监测预警体系的号召,建立一个完备的信息化系统成为必须。因此,本文基于对环保、气象领域数据可视化方案的分析,研究并开发了一个大气环境监测预警系统。本文通过将环境数据和影响环境的相关气象要素数据进行收集处理和可视化的方式实现对大气环境的监测与预警。主要工作如下:(1)对环保、气象数据的三种可视化方案进行了研究,包括专业气象制图软件、Web GIS和前端可视化工具库,对这些方案涉及到的技术进行了分析对比并提出了适合本系统的可视化技术 NCL、ArcGIS API for JavaScript 和 Highcharts。(2)由于环境、气象数据在进行数据可视化前的处理离不开插值,本文对空间插值算法进行了研究,主要对双线性插值、Cressman插值、反距离权重、克里金插值进行了对比分析,提出双线性插值适合将格点数据插值为站点数据、Cressman插值适合将站点数据插值为格点数据。(3)根据对大气环境监测预警的需求和可视化方案技术的选取对系统进行了设计,基于Spring、SpringMVC、MyBatis整合的SSM框架,设计并实现了一个包括环境气象要素监测、气象扩散条件分析、大气污染预警、预警信号制作发布等功能的大气环境监测预警系统,通过NCL绘制平面图、ArcGIS API for GIS实现地理信息与环境气象要素的结合、Highcharts绘制图表三种方式实现了可视化展示与交互。本文研发的大气环境监测预警系统,能够以多种方式实现可视化展示与交互,实现对大气污染的监测和预警。该系统在测试和生产环境下均能通过测试运行良好,各项指标均达到系统预期的要求,并交付使用。
大气环境监测预警系统的研究与开发
这是一篇关于大气环境,数据可视化,插值算法,监测,预警的论文, 主要内容为经济的发展使得人民生活水平得到了显著的提升,但工业化、城市化带来的环境污染,尤其是大气环境污染逐渐凸显成为引人关注的重要问题,污染天气的增多、范围的扩大给人们带来的不仅是经济损失,还严重影响了人类的健康乃至生存。为了满足公众对大气环境污染预报预警的需要、响应政府建立监测预警体系的号召,建立一个完备的信息化系统成为必须。因此,本文基于对环保、气象领域数据可视化方案的分析,研究并开发了一个大气环境监测预警系统。本文通过将环境数据和影响环境的相关气象要素数据进行收集处理和可视化的方式实现对大气环境的监测与预警。主要工作如下:(1)对环保、气象数据的三种可视化方案进行了研究,包括专业气象制图软件、Web GIS和前端可视化工具库,对这些方案涉及到的技术进行了分析对比并提出了适合本系统的可视化技术 NCL、ArcGIS API for JavaScript 和 Highcharts。(2)由于环境、气象数据在进行数据可视化前的处理离不开插值,本文对空间插值算法进行了研究,主要对双线性插值、Cressman插值、反距离权重、克里金插值进行了对比分析,提出双线性插值适合将格点数据插值为站点数据、Cressman插值适合将站点数据插值为格点数据。(3)根据对大气环境监测预警的需求和可视化方案技术的选取对系统进行了设计,基于Spring、SpringMVC、MyBatis整合的SSM框架,设计并实现了一个包括环境气象要素监测、气象扩散条件分析、大气污染预警、预警信号制作发布等功能的大气环境监测预警系统,通过NCL绘制平面图、ArcGIS API for GIS实现地理信息与环境气象要素的结合、Highcharts绘制图表三种方式实现了可视化展示与交互。本文研发的大气环境监测预警系统,能够以多种方式实现可视化展示与交互,实现对大气污染的监测和预警。该系统在测试和生产环境下均能通过测试运行良好,各项指标均达到系统预期的要求,并交付使用。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码港湾 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/50627.html
